文科生的福音！新研究表明：数学好≠编程强，英语好的人可能更能写代码Up但是，数学好真的编程好吗？根据华盛顿大学研究人员最近发表的一项研究，语言熟练程度和解决问题的能力是人们学习流行编程语言Python的速度的最佳预测指标。根据《科学报告》发表的研究，他们使用行为测试和大脑活动测量来了解它们与参与者学习编码的速度和熟练程度之间的关系。Python的学习程度与认知能力呈正相关当您学习另一种语言时，您可能会想到法语、西班牙语或中文。但是编程语言，Python或Java呢？这两者的学习过程可能比您想象的更相似。在这项研究中，招募了42名参与者通过Codeacademy尝试流行的在线编码课程。参与者被要求完成“学习Python”系列，该系列包括十节课，每节课45分钟。从完成研究的36名参与者中，他们能够确定学生的学习速度以及他们对课程的掌握程度。在参加在线课程之前，参与者进行了一系列旨在衡量数学技能、工作记忆、解决问题和第二语言学习的测试。在他们的在线编程课程中，研究人员能够跟踪他们学习的速度以及他们在在线软件内置的测验中的表现。他们还在研究结束时完成了测验和编码任务，以衡量他们的整体编码知识。记忆力、解决问题的能力以及对数字或语言的敏锐度对他们学习编码的速度有多大影响？研究人员通过将Python课程之前进行的一系列能力倾向测试的结果与Python学习进度和结果进行比较来确定人才。对数字或语言的舒适度会影响他们学习编码的速度吗？参与者以不同的速度学习Python，并在学习结束时学习不同的编程能力。研究人员研究了预测试技能涵盖的技能与参与者学习Python的方式之间的关系。他们发现，学生的Python学习水平大多与一般认知能力（解决问题和工作记忆）呈正相关，而他们的学习速度与一般认知和语言能力的关系更为密切。这个世界上有很多“不适合数学”的人，但是适合计算机科学的人。结果表明，语言能力的差异导致人们学习Python的速度差异达到20%。相比之下，数学前测成绩对学生学习速度的变化只有2%的影响，与他们的知识掌握情况完全没有关系。这说明学习编码更多地取决于语言技能而不是数字技能。脑电图(EEG)数据是显示语言技能重要性的另一个证据。脑电图是一种通过记录头骨的电模式来测量大脑活动的方法。在执行在线学习任务之前，研究人员为参与者提供了静息态脑电图，该脑电图测量受试者放松且无所事事时大脑中的模式。静止时的电活动有不同的模式。其中一种模式是称为β振荡的慢波电活动。过去的研究表明，静止时高水平的β振荡与学习第二语言的能力有关。在这项研究中，高水平的这些beta振荡与更快的学习和更多的编程知识相关。尽管这一发现为语言学习和编码学习之间的联系提供了额外的支持，但beta振荡与学习成果之间的关系尚不清楚，因此，需要更多的研究来证明这种联系。总而言之，这些结果表明语言技能是学习编程（或至少学习Python）不可或缺的一个方面，而数学技能并不能很好地预测参与者的水平或学习速度。这一假设对围绕编程的普遍看法具有重要意义，编程传统上被视为“数学要求高”的领域。语言能力与学习编程的能力有关，女生可能更擅长学习编程。关于程序员有很多假设，尤其是关于谁是好程序员的假设。女人常常觉得自己不符合计算机程序员的“典型”想法。然而，女孩的平均语言能力普遍高于男孩。由于语言能力与学习编程的能力呈正相关，或许女孩更擅长学习编程。的确，某些领域需要数学和编程方面的技能，但这两种技能都需要有限范围的编程工作。基于这项研究，似乎没有必要对每个计算机科学专业的学生都提出高等数学要求。与此同时，增加数学要求的灵活性可以帮助招募和留住更多计算机科学专业的学生。明确地将语言技能与编程联系起来，并提供不需要高等数学的教育选择，可以帮助提高程序员的多样性，同时让学生掌握所需的编程技能。现在，迅速普及计算机知识的“新兵训练营”式教育将导致参与者在没有微积分知识的情况下退缩。随着编程成为许多工作的先决条件，现在是时候讨论学习编码的先决条件了。根据这项新研究的发现，大学和个人应该重新思考他们学习编程的方式以及如何让它在工作中发挥作用。这个世界上可能有很多“不适合数学”的人，但是适合计算机科学的人。所以，一直因为“数学不好”而拒绝编程的同学们，可以开始学习了！相关报道：https://massivesci.com/articles/programming-math-language-python-women-in-science/
